Previsioni con un modello a pendenze parallele
Anche se ggplot può mostrarti automaticamente le previsioni del modello, per poter utilizzare quei valori nel codice dovrai calcolarli tu.
Come nel caso di una singola variabile esplicativa, il flusso di lavoro ha due passaggi: crea un data frame con le variabili esplicative, poi aggiungi una colonna con le previsioni. Per verificare di aver ottenuto il risultato corretto, puoi aggiungere le tue previsioni al grafico ggplot con le linee di geom_parallel_slopes().
taiwan_real_estate e mdl_price_vs_both sono disponibili; dplyr, tidyr e ggplot2 sono caricati.
Questo esercizio fa parte del corso
Regressione intermedia in R
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Make a grid of explanatory data
explanatory_data <- ___(
# Set n_convenience to zero to ten
___,
# Set house_age_years to the unique values of that variable
___
)
# See the result
explanatory_data